References1. Arbelaez, A., Hamadi,

References

1. Arbelaez, A., Hamadi, Y., Sebag, M.: Continuous search in constraint program- ming. In: Twenty-second IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI-10). vol. 1, pp. 53–60 (2010)
2. Battiti, R., Brunato, M., Mascia, F.: Reactive search and intelligent optimization, vol. 45. Springer (2008)
3. Culberson, J.C., Schaeffer, J.: Pattern databases. Computational Intelligence 14(3),
318–334 (1998)
4. Graham, R.L., Knuth, D.E., Patashnik, O.: Concrete Mathematics: A Foundation for Computer Science. Addison-Wesley (1998)
5. Hamadi, Y., Monfroy, E., Saubion, F.: What is autonomous search? Hybrid Opti- mization 45, 357–391 (2010)
6. Hart, P.E., Nilsson, N.J., Raphael, B.: A formal basis for the heuristic determina- tion of minimum cost paths. IEEE Transactions of Systems Science and Cybernet- ics SSC-4(2), 100–107 (July 1968)
7. Haslum, P., Botea, A., Helmert, M., Bonte, B., Koenig, S.: Domain-independent construction of pattern database heuristics for cost-optimal planning. In: Proceed- ings of the Twenty-second Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07) (Jul
2007)
8. Korf, R.E.: Iterative-deepening-A*: An optimal admissible tree search. In: Proceed- ings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-85). pp.
1034–1036 (1985)
9. Korf, R.E., Reid, M., Edelkamp, S.: Time complexity of iterative-deepening-A*.
Artificial Intelligence 129, 199–218 (2001)
10. Korf, R.E., Zhang, W., Thayer, I., Hohwald, H.: Frontier search. Journal of the
ACM 52(5), 715–748 (2005)
11. Lelis, L., Stern, R., Jabbari Arfaee, S.: Predicting solution cost with conditional probabilities. In: Proceedings of the Fourth Annual Symposium on Combinatorial Search (SoCS-11) (2011)
12. Malitsky, Y.: Instance-Specific Algorithm Configuration. Ph.D. thesis, Brown Uni- versity (2012)
13. M´ero, L.: A heuristic search algorithm with modifiable estimate. Artificial Intelli- gence pp. 13–27 (1984)
14. Nilsson, N.J.: Principles of Artificial Intelligence. Tioga Publishing Co (1980)
15. Pearl, J.: Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving.
Addison-Wesley (1984)
16. Rose, K., Burns, E., Ruml, W.: Best-first search for bounded-depth trees. In: Pro- ceedings of the Fourth Annual Symposium on Combinatorial Search (SoCS-11) (2011)
17. Ruml, W.: Adaptive Tree Search. Ph.D. thesis, Harvard University (May 2002)
18. Sarkar, U., Chakrabarti, P., Ghose, S., Sarkar, S.D.: Reducing reexpansions in iterative-deepening search by controlling cutoff bounds. Artificial Intelligence 50,
207–221 (1991)
19. Thayer, J., Ruml, W.: Using distance estimates in heuristic search. In: Proceedings of the Nineteenth International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS-09) (2009)
20. Vempaty, N.R., Kumar, V., Korf, R.E.: Depth-first vs best-first search. In: Pro- ceedings of AAAI-91. pp. 434–440 (1991)

Kết quả (Việt) 1:

Tài liệu tham khảo1. Arbelaez, A., Hamadi, Y., Sebag, M.: các tìm kiếm liên tục trong giới hạn chương trình-ming. Trong: Hai mươi hai IEEE quốc tế Hội nghị về công cụ với trí tuệ nhân tạo (ICTAI-10). Vol. 1, trang 53-60 (2010)2. Battiti, R., Brunato, M., Mascia, F.: phản ứng tìm kiếm và thông minh tối ưu hóa, vol. 45. Springer (2008)3. các sân bay Culberson, JC, Schaeffer, J.: Mô hình cơ sở dữ liệu. Tính toán thông minh 14(3),318-334 (1998)4. Graham, R.L., Knuth, de, Patashnik, O.: Bê tông toán học: một nền tảng cho khoa học máy tính. Addison-Wesley (1998)5. Hamadi, Y., Monfroy, E., Saubion, F.: tìm kiếm tự là gì? Lai Opti-mization 45, 357-391 (2010)6. Hart, P.E., Nilsson, NJ, Raphael, B.: một cơ sở chính thức cho determina-tion heuristic của đường dẫn tối thiểu chi phí. IEEE giao dịch của hệ thống khoa học và Cybernet-ics SSC-4(2), 100-107 (tháng 7 năm 1968)7. Haslum, P., Botea, A., Helmert, M., Bonte, sinh, Koenig, S.: xây dựng tên miền độc lập mô hình cơ sở dữ liệu chẩn đoán để lập kế hoạch chi phí tối ưu. Trong: Tiến hành-ings của hai mươi - lần thứ hai hội thảo về trí tuệ nhân tạo (AAAI-07) (tháng bảynăm 2007)8. Korf, R.E.: Lặp đi lặp lại-làm sâu sắc thêm-A *: một tìm kiếm tối ưu admissible cây. Trong: Tiến hành-ings của nghị hợp tác quốc tế về trí tuệ nhân tạo (IJCAI-85). PP.1034 – 1036 (1985)9. Korf, R.E., Reid, M., Edelkamp, S.: thời gian phức tạp của lặp đi lặp lại-làm sâu sắc thêm-A *.Trí tuệ nhân tạo 129, 199-218 (2001)10. Korf, R.E., Zhang, W., Thayer, I., Hohwald, H.: Frontier search. Journal of theACM 52(5), 715–748 (2005)11. Lelis, L., Stern, R., Jabbari Arfaee, S.: Predicting solution cost with conditional probabilities. In: Proceedings of the Fourth Annual Symposium on Combinatorial Search (SoCS-11) (2011)12. Malitsky, Y.: Instance-Specific Algorithm Configuration. Ph.D. thesis, Brown Uni- versity (2012)13. M´ero, L.: A heuristic search algorithm with modifiable estimate. Artificial Intelli- gence pp. 13–27 (1984)14. Nilsson, N.J.: Principles of Artificial Intelligence. Tioga Publishing Co (1980)15. Pearl, J.: Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving.Addison-Wesley (1984)16. Rose, K., Burns, E., Ruml, W.: Best-first search for bounded-depth trees. In: Pro- ceedings of the Fourth Annual Symposium on Combinatorial Search (SoCS-11) (2011)17. Ruml, W.: Adaptive Tree Search. Ph.D. thesis, Harvard University (May 2002)18. Sarkar, U., Chakrabarti, P., Ghose, S., Sarkar, S.D.: Reducing reexpansions in iterative-deepening search by controlling cutoff bounds. Artificial Intelligence 50,207–221 (1991)19. Thayer, J., Ruml, W.: Using distance estimates in heuristic search. In: Proceedings of the Nineteenth International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS-09) (2009)20. Vempaty, N.R., Kumar, V., Korf, R.E.: Depth-first vs best-first search. In: Pro- ceedings of AAAI-91. pp. 434–440 (1991)

Kết quả (Việt) 2:

Tài liệu tham khảo 1. Arbelaez, A., Hamadi, Y., Sebag, M .: tìm kiếm liên tục trong chế theo chương trình ming. Trong: Hai mươi thứ hai Hội nghị quốc tế IEEE vào Tools với Artificial Intelligence (ICTAI-10). vol. 1, pp. 53-60 (2010) 2. Battiti, R., Brunato, M., Mascia, F .: tìm kiếm phản ứng và tối ưu thông minh, vol. 45. Springer (2008) 3. Culberson, JC, Schaeffer, J .: cơ sở dữ liệu mẫu. Computational Intelligence 14 (3), 318-334 (1998) 4. Graham, RL, Knuth, DE, Patashnik, O .: Toán bê tông: Một Quỹ Khoa học máy tính. Addison-Wesley (1998) 5. Hamadi, Y., Monfroy, E., Saubion, F .: tìm kiếm tự trị là gì? Lai mization Opti- 45, 357-391 (2010) 6. Hart, PE, Nilsson, NJ, Raphael, B .: A cơ sở chính thức cho các quyết định luận heuristic, các đường dẫn chi phí tối thiểu. Giao dịch IEEE Khoa học và Cybernet- Systems ics (2) SSC-4, 100-107 (tháng 7 năm 1968) 7. Haslum, P., Botea, A., Helmert, M., Bonte, B., Koenig, S .: xây dựng Domain-độc lập của heuristics cơ sở dữ liệu mẫu để lập kế hoạch chi phí tối ưu. Trong: Proceed- ings của Hội nghị Hai mươi thứ hai về trí tuệ nhân tạo (AAAI-07) (tháng năm 2007) 8. Korf, RE: Lặp đi lặp lại-sâu-A *: Chức năng tìm kiếm cây chấp nhận tối ưu. Trong: Proceed- ings của Hội nghị quốc tế về phần Artificial Intelligence (IJCAI-85). pp. 1034-1036 (1985) 9. Korf, RE, Reid, M., Edelkamp, ​​S .: Time phức tạp của lặp đi lặp lại, đào sâu-A *. Artificial Intelligence 129, 199-218 (2001) 10. Korf, RE, Zhang, W., Thayer, I., Hohwald, H .: Frontier tìm kiếm. Tạp chí của ACM 52 (5), 715-748 (2005) 11. Lelis, L., Stern, R., Jabbari Arfaee, S .: Dự đoán chi phí giải pháp với các xác suất có điều kiện. Trong: Kỷ yếu Hội thảo thường niên lần thứ tư về tổ hợp tìm kiếm (SoC-11) (2011) 12. Malitsky, Instance-cụ thể Algorithm Cấu Y .:. Ph.D. luận án, Brown uni trường đại (2012) 13. M'ero, L .: Một thuật toán tìm kiếm heuristic với dự toán sửa đổi. Nhân tạo Intelli- gence pp. 13-27 (1984) 14. Nilsson, NJ: Nguyên tắc của trí tuệ nhân tạo. Tioga Publishing Co (1980) 15. Pearl, J .: Heuristics:. Tìm kiếm thông minh chiến lược cho vấn đề máy tính Solving Addison-Wesley (1984) 16. Rose, K., Burns, E., Ruml, W .: tìm kiếm tốt nhất đầu tiên cho cây giáp chuyên sâu. Trong: ceedings Pro- của Hội nghị thường niên lần thứ tư về tổ hợp tìm kiếm (SoC-11) (2011) 17. Ruml, W .: thích ứng Tree Search. Ph.D. luận văn, Đại học Harvard (May 2002) 18. Sarkar, U., Chakrabarti, P., Ghose, S., Sarkar, SD: Giảm reexpansions trong lặp đi lặp lại, đào sâu tìm kiếm bằng cách kiểm soát giới hạn cắt. Artificial Intelligence 50, 207-221 (1991) 19. Thayer, J., Ruml, W .: Sử dụng ước tính khoảng cách trong tìm kiếm heuristic. Trong: Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế về Kế hoạch mười chín tự động và lập biểu (ICAPS-09) (2009) 20. Vempaty, NR, Kumar, V., Korf, RE: Độ sâu đầu tiên vs tìm kiếm tốt nhất đầu tiên. Trong: ceedings Pro- của AAAI-91. pp. 434-440 (1991)